溫馨提示×

您好，登錄后才能下訂單哦！

密碼登錄×
登錄注冊(cè)×
其他方式登錄
點(diǎn)擊 登錄注冊(cè) 即表示同意《億速云用戶服務(wù)條款》

Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法

發(fā)布時(shí)間：2021-07-10 11:51:04 來源：億速云 閱讀：420 作者：chen 欄目：大數(shù)據(jù)

這篇文章主要講解了“Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法”吧！

如果我們用C++編寫程序只能應(yīng)用在單個(gè)CPU核心上，當(dāng)需要并行運(yùn)行在多個(gè)GPU上時(shí)，我們需要從頭開始重新編寫程序。但是Tensorflow并非如此。因其具有符號(hào)性，Tensorflow可以隱藏所有這些復(fù)雜性，可輕松地將程序擴(kuò)展到多個(gè)CPU和GPU。

例如在CPU上對(duì)兩個(gè)向量相加示例。

Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法

同樣也可以在GPU上完成。

Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法

  讓我們以更一般的形式重寫它。

Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法

Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法

上面就是用2塊GPU并行訓(xùn)練來擬合一元二次函數(shù)。注意：當(dāng)用多塊GPU時(shí)，模型的權(quán)重參數(shù)是被每個(gè)GPU同時(shí)共享的，所以在定義的時(shí)候我們需要使用tf.get_variable()，它和其他定義方式區(qū)別，我在之前文章里有講解過，在這里我就不多說了。大家自己親手試試吧。

感謝各位的閱讀，以上就是“Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法這一問題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

向AI問一下細(xì)節(jié)

免責(zé)聲明：本站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以原創(chuàng)、轉(zhuǎn)載和分享為主，文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系站長(zhǎng)郵箱：is@yisu.com進(jìn)行舉報(bào)，并提供相關(guān)證據(jù)，一經(jīng)查實(shí)，將立刻刪除涉嫌侵權(quán)內(nèi)容。

AI
助
手